[HELP WANTED] 重构并支持batch内采样功能 / Refactor and Support In-Batch Sampling'

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任务类型 / Task Type

请选择任务类型 / Please select the task type:

• 代码优化 / Code optimization
• 新功能实现 / New feature implementation
• 数据集支持 / Dataset support
• 文档编写 / Documentation
• 教程制作 / Tutorial creation
• 测试用例 / Test cases
• Bug修复 / Bug fixes
• 其他 / Other

任务描述 / Task Description

背景 / Background

当前torch-rechub的采样机制主要基于全局采样，在大规模训练场景下效率不够理想。batch内采样可以显著提升训练效率，减少内存占用，并提供更好的负采样质量。

目标 / Objectives

1. 重构现有的采样机制，支持在batch内进行高效采样
2. 确保新的采样机制与现有训练器完全兼容
3. 保持与所有现有模型的兼容性
4. 提供配置选项，允许用户选择采样策略

详细要求 / Detailed Requirements

• 重构 torch_rechub/utils/match.py 中的采样相关函数
• 实现batch内负采样算法，支持动态采样比例
• 修改训练器以支持新的采样机制
• 确保采样结果的随机性和均匀性
• 添加采样效率的性能基准测试
• 保持API向后兼容性

技能要求 / Required Skills

必需技能 / Required Skills

• Python编程 / Python programming
• PyTorch框架 / PyTorch framework
• 推荐系统基础 / Recommender systems basics
• 数据结构和算法 / Data structures and algorithms
• 其他: 负采样算法理解 / Understanding of negative sampling algorithms

加分技能 / Preferred Skills

• 深度学习 / Deep learning
• 机器学习 / Machine learning
• 数据处理 / Data processing
• 性能优化 / Performance optimization
• 文档写作 / Technical writing
• 其他: / Other:

预期产出 / Expected Deliverables

• 代码实现 / Code implementation
• 单元测试 / Unit tests
• 文档更新 / Documentation updates
• 使用示例 / Usage examples
• 性能基准测试 / Performance benchmarks
• 其他: 兼容性测试 / Compatibility tests

参考资料 / References

相关论文 / Related Papers

• Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations
• Mixed Negative Sampling for Learning Two-tower Neural Networks in Recommendations

代码参考 / Code References

• 当前采样实现: torch_rechub/utils/match.py
• 训练器实现: torch_rechub/trainers/
• DeepMatch的batch采样实现

文档资源 / Documentation Resources

• PyTorch DataLoader文档
• 推荐系统负采样策略综述

难度评估 / Difficulty Level

• 🟢 初级 (适合新手) / Beginner (Good for newcomers)
• 🟡 中级 (需要一定经验) / Intermediate (Requires some experience)
• 🔴 高级 (需要深入理解) / Advanced (Requires deep understanding)

预估工作量 / Estimated Effort

• 📅 1-3天 / 1-3 days
• 📅 1周 / 1 week
• 📅 2-4周 / 2-4 weeks
• 📅 1个月以上 / More than 1 month

贡献指南 / Contribution Guidelines

开始之前 / Before You Start

1. 请在评论中表明您的兴趣，避免重复工作 / Please comment to express your interest to avoid duplicate work
2. 阅读 CONTRIBUTING.md 了解开发流程 / Read CONTRIBUTING.md to understand the development process
3. 设置开发环境并熟悉项目结构 / Set up the development environment and familiarize yourself with the project structure
4. 深入理解现有采样机制的实现原理

开发流程 / Development Process

1. Fork 项目并创建新分支 feature/in-batch-sampling
2. 分析现有采样代码，设计新的架构
3. 实现batch内采样核心算法
4. 修改相关训练器以支持新采样机制
5. 编写全面的单元测试和集成测试
6. 运行代码格式化: python config/format_code.py
7. 提交 Pull Request

代码规范 / Code Standards

• 遵循项目的代码风格 / Follow the project's code style
• 添加适当的注释和文档字符串 / Add appropriate comments and docstrings
• 确保所有测试通过 / Ensure all tests pass
• 更新相关文档 / Update relevant documentation
• 保持向后兼容性 / Maintain backward compatibility

联系方式 / Contact Information

获取帮助 / Getting Help

• 💬 在此 Issue 下评论提问 / Comment on this issue with questions
• 📧 联系项目维护者: morningsky
• 🔗 查看更多 Issues: GitHub Issues

社区支持 / Community Support

• 📖 查看项目文档和示例 / Check project documentation and examples
• 🤝 与其他贡献者交流 / Communicate with other contributors
• ⭐ 关注项目更新 / Follow project updates

额外信息 / Additional Information

重要提醒 / Important Notes:

• 此任务允许多人协作完成 / Multiple contributors can work together on this task
• 建议先在小规模数据集上验证新采样机制的正确性
• 需要特别关注内存使用和计算效率
• 确保新功能不会破坏现有模型的训练流程

测试要求 / Testing Requirements:

• 在MovieLens、Amazon等数据集上验证功能正确性
• 对比新旧采样机制的性能差异
• 确保所有现有模型都能正常使用新的采样功能

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感谢您对 torch-rechub 项目的贡献兴趣！我们期待与您合作。
Thank you for your interest in contributing to torch-rechub! We look forward to working with you.